Crear una capa de contexto entre los almacenes de datos empresariales y los agentes de IA es un trabajo personalizado, sin un servicio estándar para automatizar o mantener los gráficos a lo largo del tiempo. Amazon está haciendo una jugada directa para cambiar eso.
Amazon ingresó el miércoles al espacio y anunció una serie de tres productos que está posicionando como una pila de inteligencia contextual para agentes de inteligencia artificial. La pieza central es AWS Context, un nuevo servicio de gráficos de conocimiento que se vuelve más inteligente mediante el uso de agentes con el tiempo. AWS también anunció la disponibilidad general de Amazon S3 Annotations y una vista previa de los activos de habilidades en AWS Glue Data Catalog.
La capa de contexto es ahora una categoría arquitectónica controvertida en la que no faltan opciones de diferentes proveedores. AWS está ingresando a ese mercado con una premisa arquitectónica diferente: que el gráfico debe aprender de cómo lo usan los agentes automáticamente, sin necesidad de recuperación humana.
«Sus agentes ahora se vuelven más inteligentes sin que usted tenga que reconstruir nada desde cero», dijo Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Agentic AI en AWS, durante su discurso de apertura en la AWS Summit NYC.
«Este servicio crea automáticamente un gráfico de conocimiento a partir de todos los datos existentes», dijo. «Este servicio infiere relaciones entre sus conjuntos de datos, reglas comerciales y conocimiento de dominio, y lo pone todo a disposición de sus agentes y su organización en tiempo de ejecución».
AWS Context crea un gráfico de conocimiento de autoaprendizaje a partir de datos existentes
Es un problema que AWS dice haber visto repetidamente en las implementaciones de los clientes.
AWS Context asigna automáticamente las relaciones entre los datos existentes: qué tablas existen, qué significan las columnas, cómo se relacionan las fuentes y qué fuentes tienen autoridad. Combina la búsqueda semántica con el razonamiento a nivel de gráfico e infiere relaciones entre conjuntos de datos, reglas comerciales y conocimiento del dominio, poniéndolo todo a disposición de los agentes en tiempo de ejecución.
«El gráfico de conocimiento mejora con el tiempo a medida que aprende qué fuentes producen resultados correctos y qué partes se utilizan», dijo Sivasubramanian.
Los administradores de datos administran el gráfico a través de la Consola de administración de AWS, revisan las relaciones inferidas, las promueven a producción y adjuntan definiciones comerciales y reglas de uso. Cada consulta hereda los permisos de IAM y Lake Formation del usuario que llama, lo que hace que el acceso a los datos del agente sea auditable por identidad a través de controles en los que ya confían las empresas.
Todos los metadatos se publican en formato Apache Iceberg en tablas de Amazon S3 y se pueden consultar a través de Athena, Redshift, Spark o cualquier motor compatible con Iceberg, sin API patentadas. Se admiten conexiones de catálogos de terceros, por lo que el contexto de sistemas fuera de AWS se puede extraer en el mismo gráfico. Los agentes realizan consultas a través de API de búsqueda de agentes y herramientas MCP en Bedrock AgentCore, EKS o cualquier marco compatible con MCP.
El contexto es más que un simple servicio
El contexto es un espacio complicado y AWS está superponiendo múltiples servicios para ayudar a las empresas a crear contexto en toda la pila de datos.
Anotaciones de Amazon S3. Este servicio permite a los usuarios adjuntar un rico contexto empresarial en la capa de almacenamiento, directamente a objetos S3 individuales.
Activos de habilidades de AWS Glue Data Catalog. Los activos de habilidades de Glue adjuntan el conocimiento del dominio en la capa del catálogo, vinculando runbooks, patrones de consulta y reglas de uso a los activos de datos en todo el patrimonio.
Luego, AWS Context sintetiza ambos en el gráfico de conocimiento que los agentes consultan en tiempo de ejecución, combinando la búsqueda semántica con el razonamiento a nivel de gráfico en fuentes estructuradas y no estructuradas. Cada capa alimenta a la siguiente.
AWS está entrando en un espacio de contexto altamente competitivo
Copo de nieve anunciado su enfoque de contexto a principios de este mes con sus servicios Horizon Context y Cortex Sense. Microsoft proporciona contexto a través de su Plataforma Fabric IQ que proporciona una ontología semántica para los datos. Redis ha desarrollado un plataforma de contexto que optimiza los datos para su recuperación. El proveedor de bases de datos vectoriales Pinecone tiene su Oferta de contexto Nexus que compila datos empresariales en artefactos específicos de tareas antes de que los agentes los consulten.
El argumento estructural de AWS es sencillo: para las empresas que ya ejecutan S3, Glue y Lake Formation, AWS Context amplía un modelo de identidad existente sin necesidad de movimiento de datos. El argumento es cero fricción de integración, no solo consolidación de costos.
«El contexto hace que los agentes sean más poderosos y, como todo el mundo está creando agentes, cada proveedor de plataformas de agentes necesita una capacidad de contexto», dijo a VentureBeat Holger Mueller, vicepresidente y analista principal de Constellation Research.
Mueller señaló que AWS no es una excepción. «La preocupación -como ocurre con todas las ofertas de contexto- será el rendimiento, especialmente para los datos transaccionales, ya veremos», dijo.
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